1️⃣ Introducción

Esta guía proporciona una serie de gráficos para realizar un Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en diferentes niveles:

Esta guía te ayudará a seleccionar el gráfico más adecuado según el tipo de variable analizada.

2️⃣ Carga de Librerías y Configuración

# 📌 Cargar librerías necesarias
library(here)           # Manejo de rutas dinámicas
library(janitor)        # Limpieza de nombres de columnas
library(summarytools)   # Resumen estadístico detallado
library(ggplot2)        # Gráficos
library(dplyr)          # Manipulación de datos
library(plotly)         # Gŕaficos Interactivos

# 📌 Configuración de gráficos globales
theme_set(theme_minimal())
source(here("reportes/Proy_Oral_Cancer_Prediction/00_CONFIGURACION.r"))

# 📌 Cargar scripts de preprocesamiento
source(here("scripts/utils.r"))
source(here("scripts/1_preprocesamiento_esp_dataset.r"))

3️⃣ Carga y Preprocesamiento de Datos

# 📌 Cargar y preprocesar el dataset
dataset_oral_cancer <- preprocesar_datos(here("datasets/oral_cancer_data_limpio.csv"), "Oral Cancer")
## 📥 Cargando datos del proyecto: Oral Cancer 
## 🧹 Realizando limpieza de datos...
## 📊 Aplicando preprocesamiento específico para Oral Cancer...
## ✅ Preprocesamiento completado para: Oral Cancer

📌 ¿Qué hace esta función?

✔ Limpia los nombres de las columnas.

✔ Convierte variables categóricas en factores.

✔ Filtra valores inválidos.

✔ Retorna un dataset listo para análisis.

4️⃣ Análisis Unidimensional

El análisis unidimensional permite estudiar la distribución de una sola variable.

📌 Boxplot para una variable cuantitativa

# Crear el boxplot mejorado
p_boxplot_edad <- ggplot(dataset_oral_cancer, aes(y = age)) +
  geom_boxplot(fill = "lightblue", color = "black", alpha = 0.7, outlier.color = "red", outlier.shape = 16) + 
  labs(title = "Distribución de la Edad de los Pacientes", 
       y = "Edad", 
       x = "Pacientes") + 
  theme_classic(base_size = 16) + 
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 20, face = "bold"),
    axis.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
    axis.text = element_text(size = 14)
  )

# Guardar la imagen en la carpeta usando here()
ggsave(here("reportes/Proy_Oral_Cancer_Prediction/resultados_generados/boxplot_edad.png"), 
       plot = p_boxplot_edad, 
       width = 8, height = 6, bg = "white")

# Convertir a gráfico interactivo
ggplotly(p_boxplot_edad)

📌 Útil para: Detectar valores atípicos y distribución de datos.

📌 Histograma para una variable cuantitativa

# Crear el histograma mejorado
p_histograma_edad <- ggplot(dataset_oral_cancer, aes(x = age)) +
  geom_histogram(binwidth = 5, fill = "lightblue", color = "black", alpha = 0.7) +  # Color mejorado
  geom_density(aes(y = ..count.. * 5), color = "red", linetype = "dashed", size = 1.2) + # Línea de densidad
  labs(title = "Distribución de Edad de los Pacientes", 
       x = "Edad", 
       y = "Frecuencia") + 
  theme_classic(base_size = 16) + 
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 20, face = "bold"),
    axis.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
    axis.text = element_text(size = 14)
  )

# Guardar la imagen en la carpeta usando here()
ggsave(here("reportes/Proy_Oral_Cancer_Prediction/resultados_generados/boxplot_edad.png"), 
       plot = p_histograma_edad, 
       width = 8, height = 6, bg = "white")

# Convertir a gráfico interactivo
ggplotly(p_histograma_edad)

📌 Útil para: Observar la distribución de frecuencia de una variable numérica.

# Definir colores personalizados para género
colores_genero <- c("Male" = "blue", "Female" = "red")

# Crear el histograma con ggplot2
p <- ggplot(dataset_oral_cancer, aes(x = age, fill = gender)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, alpha = 0.5, position = "identity") +
  scale_fill_manual(values = colores_genero) +
  labs(title = "Histograma de Edad por Género", x = "Edad", y = "Frecuencia", fill = "Género") +
  theme_minimal(base_size = 16) +
  theme(
    plot.background = element_rect(fill = "white", color = NA), 
    panel.background = element_rect(fill = "white", color = NA), 
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 18, face = "bold"),
    axis.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
    axis.text = element_text(size = 14),
    legend.title = element_text(size = 14, face = "bold"),
    legend.text = element_text(size = 12)
  )

# Guardar la imagen en la carpeta resultados_generados
ggsave(filename = here("reportes/Proy_Oral_Cancer_Prediction/resultados_generados/histograma_edad_genero.png"), plot = p, width = 8, height = 6)

# Convertir a gráfico interactivo
ggplotly(p)
# Definir colores personalizados para uso del tabaco
colores_tabaco <- c("Yes" = "yellow", "No" = "gray")

# Crear el histograma
p2 <- ggplot(dataset_oral_cancer, aes(x = tumor_size_cm, fill = tobacco_use)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, alpha = 0.5, position = "identity", color = "black") +
  scale_fill_manual(values = colores_tabaco) +
  labs(title = "Histograma de Tamaño del Tumor por Hábito de Fumar",
       x = "Tamaño del Tumor (cm)", y = "Frecuencia", fill = "Fumador") +
  theme_minimal(base_size = 16) +
  theme(
    plot.background = element_rect(fill = "white", color = NA), 
    panel.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 18, face = "bold"),
    axis.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
    axis.text = element_text(size = 14),
    legend.title = element_text(size = 14, face = "bold"),
    legend.text = element_text(size = 12)
  )

# Guardar la imagen en la carpeta resultados_generados
ggsave(filename = here("reportes/Proy_Oral_Cancer_Prediction/resultados_generados/histograma_tamano_tumor.png"), plot = p2, width = 8, height = 6)

# Convertir a gráfico interactivo
ggplotly(p2)

📌 Barplot para una variable cualitativa

# Crear gráfico de barras con ggplot2
p_gender <- ggplot(dataset_oral_cancer, aes(x = gender, fill = gender)) +
  geom_bar() +
  labs(title = "Distribución de Género", x = "Género", y = "Frecuencia", fill = "Género") +
  scale_fill_manual(values = c("Male" = "cyan", "Female" = "pink")) +
  theme_classic(base_size = 16) +
  theme(
    plot.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
    panel.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 18, face = "bold"),
    axis.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
    axis.text = element_text(size = 14),
    legend.title = element_text(size = 14, face = "bold"),
    legend.text = element_text(size = 12)
  )

# Guardar la imagen
ggsave(filename = here("reportes/Proy_Oral_Cancer_Prediction/resultados_generados/barplot_genero.png"), plot = p_gender, width = 8, height = 6, bg = "white")

# Convertir a gráfico interactivo
ggplotly(p_gender)

📌 Útil para: Mostrar la frecuencia de categorías en una variable cualitativa.

📌 Gráfico Interactivo de Distribución por País (Country)

# Crear gráfico de barras para Country
p_country <- ggplot(dataset_oral_cancer, aes(x = reorder(country, country, function(x) -length(x)), fill = country)) +
  geom_bar() +
  labs(title = "Distribución de Pacientes por País", x = "País", y = "Frecuencia", fill = "País") +
  coord_flip() +  # Rotar para mejor visualización
  theme_classic(base_size = 16) +
  theme(
    plot.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
    panel.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 18, face = "bold"),
    axis.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
    axis.text = element_text(size = 12),
    legend.position = "none"  # Ocultar leyenda para mejor visualización
  )

# Guardar la imagen
ggsave(filename = here("reportes/Proy_Oral_Cancer_Prediction/resultados_generados/barplot_country.png"), plot = p_country, width = 8, height = 6, bg = "white")

# Convertir a gráfico interactivo
ggplotly(p_country)

5️⃣ Análisis Multivariado

El análisis multivariado permite explorar relaciones entre dos o más variables.

📌 Cualitativa vs Cualitativa (Gráfico de barras cruzado)

# Crear gráfico de barras con ggplot2
p_tabaco_genero <- ggplot(dataset_oral_cancer, aes(x = gender, fill = tobacco_use)) +
  geom_bar(position = "dodge") +
  labs(title = "Consumo de Tabaco por Género", x = "Género", y = "Frecuencia", fill = "Consumo de Tabaco") +
  scale_fill_manual(values = c("Yes" = "cyan", "No" = "green")) +
  theme_classic(base_size = 16) +
  theme(
    plot.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
    panel.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 18, face = "bold"),
    axis.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
    axis.text = element_text(size = 14),
    legend.title = element_text(size = 14, face = "bold"),
    legend.text = element_text(size = 12)
  )

# Guardar imagen
ggsave(filename = here("reportes/Proy_Oral_Cancer_Prediction/resultados_generados/barplot_tabaco_genero.png"), plot = p_tabaco_genero, width = 8, height = 6, bg = "white")

# Convertir a gráfico interactivo
ggplotly(p_tabaco_genero)

📌 Útil para: Comparar la frecuencia de categorías en dos variables cualitativas.

📌 Cuantitativa vs Cualitativa (Boxplot)

# Definir colores personalizados para diagnóstico de cáncer oral
etapa_cancer <- c("0" = "darkorange", "1" = "dodgerblue", "2" = "cyan", "3" = "blue", "4"="black")

# Crear boxplot con ggplot2
p_edad_diagnostico <- ggplot(dataset_oral_cancer, aes(x = cancer_stage, y = tumor_size_cm, fill = cancer_stage)) +
  geom_boxplot() +
  labs(title = "Distribución del Tamaño del Tumor por Etapa del Cáncer", 
       x = "Etapa del Cáncer", 
       y = "Tamaño del Tumor (cm)", 
       fill = "Diagnóstico") +
  scale_fill_manual(values = etapa_cancer) +
  theme_classic(base_size = 16) +
  theme(
    plot.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
    panel.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 18, face = "bold"),
    axis.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
    axis.text = element_text(size = 14),
    legend.title = element_text(size = 14, face = "bold"),
    legend.text = element_text(size = 12)
  )

# Guardar imagen en la carpeta de resultados generados
ggsave(filename = here("reportes/Proy_Oral_Cancer_Prediction/resultados_generados/boxplot_tumor_cancer_stage.png"), plot = p_edad_diagnostico, width = 8, height = 6, bg = "white")

# Convertir a gráfico interactivo
ggplotly(p_edad_diagnostico)

📌 Útil para: Comparar la distribución de una variable numérica en función de una variable categórica.

📌 Cuantitativa vs Cuantitativa (Diagrama de dispersión)

# Crear scatterplot con ggplot2
p_edad_tumor <- ggplot(dataset_oral_cancer, aes(x = age, y = tumor_size_cm)) +
  geom_point(alpha = 0.5, color = "steelblue") +
  labs(title = "Relación entre Edad y Tamaño del Tumor", x = "Edad", y = "Tamaño del Tumor (cm)") +
  theme_classic(base_size = 16) +
  theme(
    plot.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
    panel.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 18, face = "bold"),
    axis.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
    axis.text = element_text(size = 14)
  )

# Guardar imagen
ggsave(filename = here("reportes/Proy_Oral_Cancer_Prediction/resultados_generados/scatter_edad_tumor.png"), plot = p_edad_tumor, width = 8, height = 6, bg = "white")

# Convertir a gráfico interactivo
ggplotly(p_edad_tumor)

📌 Útil para: Identificar tendencias y relaciones entre dos variables numéricas.

📌 Conclusión

Esta guía ha mostrado cómo aplicar distintos tipos de gráficos según el tipo de análisis deseado:

✅ Análisis Unidimensional: Estudio de una sola variable. ✅ Análisis Multivariado: Exploración de relaciones entre variables. ✅ Visualización con ggplot2 para obtener insights del dataset.

🚀 ¡Listo! Ahora puedes usar estas técnicas para analizar cualquier dataset! 🎯📊